Gauss-Hermite quadrature: numerical or statistical method?
محل انتشار: هشتمین کنفرانس آمار ایران
سال انتشار: 1385
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 1,719
فایل این مقاله در 7 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ISC08_022
تاریخ نمایه سازی: 26 دی 1388
چکیده مقاله:
Gauss-Hermite Quadrature (GHQ) is often used for numerical approximation of integrals with Gaussian kernels. In generalized linear mixed models random effects are assumed to have Gaussian distributions, but often the marginal likelihood, In addition to Monte Carlo methods, first or second order Taylor expansion, Laplace approximation or GHQ are feasible tools for numerical evaluation of the integrals. In this paper we review the key ideas of GHQ. Nonparametric Maximum Likelihood (NPML) estimation is shown to be a flexible version of GHQ. A binary nested random effects model is fitted to a real data set using GHQ.
کلیدواژه ها:
Function Interpolation ، Generalized Linear Mixed Model ، Hermite Polynomial ، Distribution ، Nonparametric Maximum Likelihood.
نویسندگان
Vahid Partove Ni
Institute of Mathematics, Ecole Polytechnique Federal de Lausanne